结构体向量化中的存储优化

发布时间：2017-10-18 21:40

  本文关键词：结构体向量化中的存储优化

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【摘要】：目前主流的优化编译器无法通过已有的循环变换技术使得含有结构体计算类型引用的循环被优化处理,而结构体计算类型存在于大量的科学计算程序中,严重影响了程序性能的提升.本文从两方面考虑,提出了结构体向量化中的存储优化方法.首先针对结构体在内存中的存储存在"间隙"的问题,提出了结构体的存储预优化算法,压缩结构体的存储空间;其次为了发掘程序中更多的向量化机会,本文提出了程序单元(PU)内结构体数组的动态数据重组优化方法,对程序进行进一步的优化,在当前PU内通过改变结构体数组在内存中存储方式,使得包含结构体数组引用的循环能够被向量化.实验结果证明,文中提出的优化方法对SPEC CPU标准测试程序组中的部分应用程序具有明显的性能提升.
【作者单位】： 信息工程大学;数学工程与先进计算国家重点实验室;
【关键词】： 结构体数组 数据重组 存储优化 向量化
【基金】：国家自然科学基金项目(61472447)资助
【分类号】：TP333;TP314
【正文快照】： 1引言目前主流的处理器中都集成了单指令多数据流(SIMD)部件,其结构模型如下页图1所示.通过在目标程序中使用SIM D指令,处理器可以同时执行多个进行相同操作的数据单元,这些数据单元被打包存储在一个SIMD寄存器中.对于程序设计人员来说,SIMD并行化功能是发掘应用程序中固有数

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本文编号：1057305